(57)【要約】【課題】強調表示した場所の周辺から、ユーザの欲しい情報を容易に見つけることができるようにすること。【解決手段】興味のある単語を入力する入力手段１と、前記入力された単語と類似する単語群を特定する単語群特定手段２と、前記特定した単語群を強調表示する強調表示手段３とを備える。【選択図】図１
2007323238.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
興味のある単語を入力する入力手段と、
前記入力された単語と類似する単語群を特定する単語群特定手段と、
前記特定した単語群を強調表示する強調表示手段とを備えることを特徴とした強調表示装置。
【請求項２】
前記単語群特定手段は、分野ごとに単語を整理した辞書を用いて、前記入力された単語と類似する単語群を特定することを特徴とした請求項１記載の強調表示装置。
【請求項３】
前記単語群特定手段は、ある文書群Ｃから前記入力された単語Ａを含む文書群Ｄを検索し、該文書群Ｄに偏って多く出現する単語を前記類似する単語群Ｂとして特定することを特徴とした請求項１記載の強調表示装置。
【請求項４】
前記強調表示手段は、ユーザが指定した種類の単語のみを強調表示することを特徴とした請求項１〜３のいずれかに記載の強調表示装置。
【請求項５】
前記入力された単語は、ある言語の単語を他の言語に翻訳した単語であることを特徴とした請求項１〜４のいずれかに記載の強調表示装置。
【請求項６】
前記単語群特定手段は、ある言語で前記入力された単語と類似する単語群を特定し、該特定した単語群を他の言語に翻訳し、前記強調表示手段で他の言語で強調表示することを特徴とした請求項１〜４のいずれかに記載の強調表示装置。
【請求項７】
前記単語群特定手段は、ある言語と他の言語の対訳文書群Ｃから、前記入力されたある言語の単語Ａを含む文書群Ｄを検索し、該文書群Ｄに偏って多く出現する他の言語の単語を前記類似する単語群Ｂとして特定することを特徴とした請求項３記載の強調表示装置。
【請求項８】
前記入力された単語は、複数の単語を含むことを特徴とした請求項１〜７のいずれかに記載の強調表示装置。
【請求項９】
前記入力された単語の代わりに、ある文書の一部にあった単語を用いることを特徴とした請求項１〜８のいずれかに記載の強調表示装置。
【請求項１０】
前記入力された単語の代わりに、ユーザが過去に読んだ又は書いた文書にあった単語のうち頻度が指定値より大きいものを用いることを特徴とした請求項１〜８のいずれかに記載の強調表示装置。
【請求項１１】
前記強調表示手段は、前記単語群を強調表示する場合、ユーザの興味の度合いの大きさに基づいて異なる強調表示をすることを特徴とした請求項１〜１０のいずれかに記載の強調表示装置。
【請求項１２】
前記強調表示手段は、前記単語群を強調表示する場合、単語の出現頻度により異なる強調表示をすることを特徴とした請求項１〜１１のいずれかに記載の強調表示装置。
【請求項１３】
電子的映像を出せる眼鏡を備え、
前記強調表示手段は、前記単語群を前記眼鏡上で強調表示することを特徴とした請求項１〜１２のいずれかに記載の強調表示装置。
【請求項１４】
興味のある単語を入力する入力手段と、
前記入力された単語と類似する単語群を特定する単語群特定手段と、
前記特定した単語群を文書から選択し、その文書において前記単語群が含まれる割合を表示する表示手段とを備えることを特徴とした表示装置。
【請求項１５】
興味のある単語を入力する入力手段と、
前記入力された単語と類似する単語群を特定する単語群特定手段と、
前記特定した単語群を強調表示する強調表示手段として
コンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの興味のある単語を強調表示する強調表示装置及びプログラムに関する。近年、文書を電子的に読む機会が増えてきた。このとき、文章中でユーザの興味を引く単語を強調表示すれば、ユーザはその単語を見てその周辺にユーザの欲しい情報があることがわかり、その部分を中心に文章を読めばよいとわかり便利である。
【背景技術】
【０００２】
従来、文書中の単語を強調表示するものとして、新しく出現する単語を強調表示する文書差分検出装置があった。（特許文献１参照）。
【特許文献１】特許第３６８２５３５号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記従来の文書差分検出装置における強調表示は、ユーザの興味を引く単語を強調表示するものではなかった。
【０００４】
本発明は上記問題点の解決を図り、ユーザに興味のある単語を強調表示し、ユーザの欲しい情報を容易に見つけるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
図１は本発明の強調表示装置の説明図である。図１中、１は入力部（入力手段）、２は単語群Ｂ特定部（単語群特定手段）、３は強調表示部（強調表示手段）、４はデータベース（格納手段）である。
【０００６】
本発明は、前記従来の課題を解決するため次のような手段を有する。
【０００７】
（１）：興味のある単語を入力する入力手段１と、前記入力された単語と類似する単語群を特定する単語群特定手段２と、前記特定した単語群を強調表示する強調表示手段３とを備える。このため、強調表示した場所の周辺から、ユーザの欲しい情報を容易に見つけることができる。
【０００８】
（２）：前記（１）の強調表示装置において、前記単語群特定手段２は、分野ごとに単語を整理した辞書を用いて、前記入力された単語と類似する単語群を特定する。このため、分野ごとに単語を整理した辞書を用いて、入力された単語と類似する単語群を容易に特定することができる。
【０００９】
（３）：前記（１）の強調表示装置において、前記単語群特定手段２は、ある文書群Ｃから前記入力された単語Ａを含む文書群Ｄを検索し、該文書群Ｄに偏って多く出現する単語を前記類似する単語群Ｂとして特定する。このため、分野ごとに単語を整理した辞書を用いることなく、入力された単語と類似する単語群を特定することができる。
【００１０】
（４）：前記（１）〜（３）の強調表示装置において、前記強調表示手段３は、ユーザが指定した種類の単語のみを強調表示する。このため、ユーザが興味のある人名、地名、組織名等を強調表示でき、また、複数の種類がある場合は単語の種類ごとに色分けして強調表示することもできる。
【００１１】
（５）：前記（１）〜（４）の強調表示装置において、前記入力された単語は、ある言語の単語を他の言語に翻訳した単語とする。このため、例えば、日本語の単語を入力して、英語テキスト上で該入力された日本語の単語と類似する単語を強調表示することができる。
【００１２】
（６）：前記（１）〜（４）の強調表示装置において、前記単語群特定手段２は、ある言語で前記入力された単語と類似する単語群を特定し、該特定した単語群を他の言語に翻訳し、前記強調表示手段３で他の言語で強調表示する。このため、入力した言語（例えば日本語）の単語で強調表示する単語群（例えば日本語の単語群）を特定できる。
【００１３】
（７）：前記（３）の強調表示装置において、前記単語群特定手段２は、ある言語と他の言語の対訳文書群Ｃから、前記入力されたある言語の単語Ａを含む文書群Ｄを検索し、該文書群Ｄに偏って多く出現する他の言語の単語を前記類似する単語群Ｂとして特定する。このため、分野ごとに単語を整理した辞書を用いることなく、入力されたある言語の単語と類似する他の言語の単語群を特定することができる。
【００１４】
（８）：前記（１）〜（７）の強調表示装置において、前記入力された単語は、複数の単語を含むようにする。このため、複数の単語を用いて、興味のある単語をより正確に強調表示することができる。
【００１５】
（９）：前記（１）〜（８）の強調表示装置において、前記入力された単語の代わりに、ある文書の一部にあった単語を用いる。このため、文書のタイトル等の内容が何処に説明されているか容易に見つけることができる。
【００１６】
（１０）：前記（１）〜（８）の強調表示装置において、前記入力された単語の代わりに、ユーザが過去に読んだ又は書いた文書にあった単語のうち頻度が指定値より大きいものを用いる。このため、ユーザの興味のある単語を自動的に見つけることができる。
【００１７】
（１１）：前記（１）〜（１０）の強調表示装置において、前記強調表示手段３は、前記単語群を強調表示する場合、ユーザの興味の度合いの大きさに基づいて異なる強調表示をする。このため、色分け等で興味の度合いをより明確に強調表示することができる。
【００１８】
（１２）：前記（１）〜（１１）の強調表示装置において、前記強調表示手段３は、前記単語群を強調表示する場合、単語の出現頻度により異なる強調表示をする。このため、その分野で重要な（出現頻度の多い）人名等をすばやく見つけることができる。
【００１９】
（１３）：前記（１）〜（１２）の強調表示装置において、電子的映像を出せる眼鏡を備え、前記強調表示手段は、前記単語群を前記眼鏡上で強調表示する。このため、ユーザの興味に基づいた単語を実世界において眼鏡ごしで強調してみることができる。
【００２０】
（１４）：興味のある単語を入力する入力手段１と、前記入力された単語と類似する単語群を特定する単語群特定手段２と、前記特定した単語群を文書から選択し、その文書において前記単語群が含まれる割合を表示する表示手段とを備える。このため、文書中にユーザの興味のある単語が、どの程度あるかを容易に見つけることができる。
【００２１】
（１５）：興味のある単語を入力する入力手段１と、前記入力された単語と類似する単語群を特定する単語群特定手段２と、前記特定した単語群を強調表示する強調表示手段３としてコンピュータを機能させるためのプログラムとする。このため、このプログラムをコンピュータにインストールすることで、強調表示した場所の周辺から、ユーザの欲しい情報を容易に見つけることができる強調表示装置を容易に提供することができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば次のような効果がある。
（１）：単語群特定手段で入力された単語と類似する単語群を特定し、強調表示手段３で前記特定した単語群を強調表示するため、強調表示した場所の周辺から、ユーザの欲しい情報を容易に見つけることができる。
【００２３】
（２）：分野ごとに単語を整理した辞書を用いて、入力された単語と類似する単語群を特定するため、分野ごとに単語を整理した辞書を用いて、入力された単語と類似する単語群を容易に特定することができる。
【００２４】
（３）：ある文書群Ｃから前記入力された単語Ａを含む文書群Ｄを検索し、該文書群Ｄに偏って多く出現する単語を前記類似する単語群Ｂとして特定するため、分野ごとに単語を整理した辞書を用いることなく、入力された単語と類似する単語群を特定することができる。
【００２５】
（４）：ユーザが指定した種類の単語のみを強調表示するため、ユーザが興味のある人名、地名、組織名等を強調表示でき、また、複数の種類がある場合は単語の種類ごとに色分けして強調表示することもできる。
【００２６】
（５）：入力された単語は、ある言語の単語を他の言語に翻訳した単語とするため、例えば、日本語の単語を入力して、英語テキスト上で該入力された日本語の単語と類似する単語を強調表示することができる。
【００２７】
（６）：ある言語で入力された単語と類似する単語群を特定し、該特定した単語群を他の言語に翻訳し、他の言語で強調表示するため、入力した言語（例えば日本語）の単語で強調表示する単語群（例えば日本語の単語群）を特定できる。
【００２８】
（７）：ある言語と他の言語の対訳文書群Ｃから、入力されたある言語の単語Ａを含む文書群Ｄを検索し、該文書群Ｄに偏って多く出現する他の言語の単語を類似する単語群Ｂとして特定するため、分野ごとに単語を整理した辞書を用いることなく、入力されたある言語の単語と類似する他の言語の単語群を特定することができる。
【００２９】
（８）：入力された単語は、複数の単語を含むようにするため、複数の単語を用いて、興味のある単語をより正確に強調表示することができる。
【００３０】
（９）：入力された単語の代わりに、ある文書の一部にあった単語を用いるため、文書のタイトル等の内容が何処に説明されているか容易に見つけることができる。
【００３１】
（１０）：入力された単語の代わりに、ユーザが過去に読んだ又は書いた文書にあった単語のうち頻度が指定値より大きいものを用いるため、ユーザの興味のある単語を自動的に見つけることができる。
【００３２】
（１１）：単語群を強調表示する場合、ユーザの興味の度合いの大きさに基づいて異なる強調表示をするため、色分け等で興味の度合いをより明確に強調表示することができる。
【００３３】
（１２）：単語群を強調表示する場合、単語の出現頻度により異なる強調表示をするため、その分野で重要な（出現頻度の多い）人名等をすばやく見つけることができる。
【００３４】
（１３）：単語群を眼鏡上で強調表示するため、ユーザの興味に基づいた単語を実世界において眼鏡ごしで強調してみることができる。
【００３５】
（１４）：表示手段で、特定した単語群を文書から選択してその文書において単語群が含まれる割合を表示するため、文書中にユーザの興味のある単語が、どの程度あるかを容易に見つけることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
文書における強調表示は、主に書き手がこの部分を強調したいという意味で、太字にしたり、下線をいれたり、赤色で表示したりすることはある。しかし、読み手の立場に立って強調表示をすることはあまりない。このため、読み手の立場で強調表示をするシステムを開発することで、読み手の文書を読む支援をすることができる。
【００３７】
本発明は、ユーザに興味のあることに関する単語をいくつか入力してもらい、入力された単語に基づいてその単語を含む文書群を検索し、その文書群に偏って多く出現する単語を入力された単語の関連語（類似語）として、その関連語を文書中で強調表示するものである。
【００３８】
（１）：強調表示装置の説明
図１は強調表示装置の説明図である。図１において、強調表示装置には、入力部（入力手段）１、単語群Ｂ特定部（単語群特定手段）２、強調表示部（強調表示手段）３、データベース４が設けてある。
【００３９】
入力部１は、情報を入力する入力手段である。単語群Ｂ特定部２は、入力部１より入力されたユーザに興味のある単語Ａと類似する単語である単語群Ｂを特定する単語群特定手段である。強調表示部３は、単語群Ｂ特定部２で特定した単語群Ｂを強調表示する強調表示手段である。データベース４は、文書（記事）群等を格納する格納手段である。
【００４０】
（２）：強調表示処理の説明
図２は強調表示処理フローチャートである。以下、図２の処理Ｓ１〜Ｓ３に従って説明する。
【００４１】
Ｓ１：入力部１で、ユーザが興味のある単語Ａを入力する。
【００４２】
Ｓ２：単語群Ｂ特定部２は、入力された単語Ａと類似する単語である単語群Ｂを特定する。この単語群Ｂを特定する方法は二つある。これは単語分類辞書を利用するものとオートマティックフィードバックを利用するものである。
【００４３】
Ｓ３：強調表示部３は、単語群Ｂ特定部２で特定した単語群Ｂを強調表示する。なお、単語群Ｂを強調表示する場合、単語Ａを含めて強調表示することもできる。
【００４４】
（ａ）単語分類辞書を利用する場合の説明
分野ごとに単語を整理した辞書を作る。この辞書において、単語Ａと同じ分野の単語を単語群Ｂとする。
【００４５】
（ｂ）オートマティックフィードバックを利用する場合の説明
ある文書群Ｃ（データベース４に格納された）から単語Ａを含む文書群Ｄを検索する。そして、この文書群Ｄに偏って多く出現する単語を単語群Ｂとする。
【００４６】
(1) ある記事（文書）群Ｄに偏って出現する単語群Ｂの抽出方法の説明１（解決法１）
例えば、コンピュータを含む記事群に偏って出現する単語群Ｂを、抽出するときなどに使うことができる。記事群Ｄを包含するよりも大きい記事群をＣとする。ここで記事群Ｃはデータベース全体でもいいし、一部でもよい。上述の解決法１にしたがえば、Ｃは「ＷＩＮＳ」を含む記事群となる。
【００４７】
ただし、上述の解決法１も他の方法がありえて、「ＷＩＮＳ」を含む記事群の中で、コンピュータを含む記事群に偏って出現する単語群Ｂを取り出すのではなく、データベース全体の記事群の中で、コンピュータを含む記事群に偏って出現する単語群Ｂを取り出し、その取り出した単語群Ｂを利用して処理してもよい。その場合はＣはデータベース全体となる。
【００４８】
先ず、Ｃ中のＢの出現率とＤ中のＢの出現率を求める。
Ｃ中のＢの出現率＝Ｃ中のＢの出現回数／Ｃ中の単語総数
Ｄ中のＢの出現率＝Ｄ中のＢの出現回数／Ｄ中の単語総数
次に、Ｄ中のＢの出現率／Ｃ中のＢの出現率
を求めてこの値が大きいものほど、記事群Ｄに偏って出現する単語とする。
【００４９】
(2) ある記事群Ｄに偏って出現する単語群Ｂの抽出方法の説明２
（有意差検定を利用する説明）
・二項検定の場合の説明
ＢのＣでの出現数をＮとする。ＢのＤでの出現数をＮ１とする。
Ｎ２＝Ｎ−Ｎ１とする。
【００５０】
ＢがＣに現れたときにそれがＤ中に現れる確率を0.5 と仮定して、Ｎの総出現のうち、Ｎ２回以下、ＢがＣに出現してＤに出現しなかった確率を求める。
【００５１】
この確率は、
P1 =Σ C(N1+N2,x) * 0.5 ＾(x) * 0.5 ＾(N1+N2-x) 
（ただし、Σは、x = 0 から x = N2 の和）
（ただし、C(A,B)は、Ａ個の異なったものからＢ個のものを取り出す場合の数) 
（ただし、＾は、指数を意味する）
で表され、この確率の値が十分小さければ、Ｎ１とＮ２は等価な確率でない、すなわち、Ｎ１がＮ２に比べて有意に大きいことと判断できる。
【００５２】
５％検定なら
P1が５％よりも小さいこと、１０％検定ならP1が１０％よりも小さいこと、が有意に大きいかどうかの判断基準になる。
【００５３】
Ｎ１がＮ２に比べて有意に大きいと判断されたものを記事群Ｄに偏って出現する単語とする。また、P1が小さいものほど、記事群Ｄによく偏って出現する単語とする。
【００５４】
・カイ二乗検定の場合の説明
Ｄ中のＢの出現回数をＮ１、Ｄ中の単語の総出現数をＦ１、
ＣにあってＤにない、Ｂの出現回数をＮ２、
ＣにあってＤにない、単語の総出現数をＦ２とする。
【００５５】
Ｎ＝Ｎ１＋Ｎ２として、
カイ二乗値 = (N * (F1 * (N2 - F2) - (N1 - F1) * F2 )＾2 )/((F1 + F2)*(N - (F1 + F2)) * N1 * N2) 
を求める。
【００５６】
そして、このカイ二乗値が大きいほどＲ１とＲ２は有意差があると言え、カイ二乗値が 3.84 よりも大きいとき危険率５％の有意差があると言え、カイ二乗値が 6.63 よりも大きいとき危険率１％の有意差があると言える。
【００５７】
N1 > N2 でかつ、カイ二乗値が大きいものほど、記事群Ｄによく偏って出現する単語とする。
【００５８】
・比の検定、正確に言うと、比率の差の検定の説明
p = (F1+F2)/(N1+N2) 
p1 = R1 
p2 = R2 
として、
Z = ｜ p1 - p2｜ / sqrt ( p * (1 - p) * (1/N1 + 1/N2) ) 
を求め、（ただし sqrt はルートを意味する) そして、Z が大きいほど、Ｒ１とＲ２は有意差があると言え、Ｚが 1.96 よりも大きいとき危険率５％の有意差があると言え、Ｚが 2.58 よりも大きいとき危険率１％の有意差があると言える。
N1 > N2 で、かつ、Ｚが大きいものほど、記事群Ｄによく偏って出現する単語とする。
【００５９】
これら三つの検定の方法と、先の単純に、Ｄ中のＢの出現率／Ｃ中のＢの出現率を求めて判定する方法を組み合わせてもよい。
【００６０】
例えば、危険率５％以上有意差があるもののうち、Ｄ中のＢの出現率／Ｃ中のＢの出現率、の値が大きいものほど記事群Ｄによく偏って出現する単語とする。
【００６１】
（３）：強調表示の説明
ユーザの入力した単語と、同一分野の単語を全てを強調表示するのではなく、例えば、人名のみ強調表示するということをしてもよい。また、人名、地名、組織名など、単語の種類ごとに色分けして強調表示してもよい。この場合は、ユーザの入力した単語と同一分野の単語を人名、地名、組織名など、単語の種類ごとに色分けして強調表示する。また、カタナカ、漢字などの単語の字種ごとに色分けして強調表示してもよい。
【００６２】
なお、ここで強調表示とは、文字の色を変えて表示する、文字の背景の色を変える又は網かけを行う、文字の字体を変える（太文字、斜体文字等）、下線付けや括弧で囲む、文字の上に記号等を設ける等で行うことができる。
【００６３】
人名、地名、組織名など、単語の種類の認識には、次の四つの方法がある。
（ａ）単語辞書を用意する場合
一つは、それらに関する単語辞書を用意しておき、その辞書を利用して認識するものである。例えば、人名の辞書に載っている単語を人名と判断する。地名の辞書に載っている単語を地名と判断する。
【００６４】
（ｂ）形態素解析を利用する場合
二つ目は、形態素解析を利用するものである。ここでは ChaSen について説明する。奈良先端大で開発されている形態素解析システム茶筌 http://chasen.aist-nara.ac.jp/index.html.jaで公開されている。
【００６５】
これは、日本語文を分割し、さらに、各単語の品詞も推定してくれる。
・例えば、「学校へ行く」を入力すると以下の結果をえる。
学校    ガッコウ        学校    名詞−一般
へ      ヘ      へ      助詞−格助詞−一般
行く    イク    行く    動詞−自立      五段・カ行促音便        基本形
EOS
このように、各行に一個の単語が入るように分割され、各単語に読みや品詞の情報が付与される。
【００６６】
・例えば、入力として「日本の首都は東京です」だと以下の結果（出力）をえる。
日本  ニッポン    日本  名詞−固有名詞−地域−国
の    ノ          の    助詞−連体化
首都  シュト      首都  名詞−一般
は    ハ          は    助詞−係助詞
東京  トウキョウ  東京  名詞−固有名詞−地域−一般
です  デス        です  助動詞特殊・デス基本形
EOS 
これは chasen の出力ですが、これだと名詞、固有名詞、地域という品詞が出る。このシステムを使って地名の固有表現を取り出すという方法がある。
【００６７】
・また、入力として「村山首相が言った」だと以下の結果（出力）をえる。
村山  ムラヤマ    村山  名詞−固有名詞−人名−姓
首相  シュショウ  首相  名詞−一般
が    ガ          が    助詞−格助詞−一般
言っ  イッ        言う  動詞−自立五段・ワ行促音便連用タ接続
た    タ          た    助動詞特殊・タ基本形
EOS 
これも chasen の出力ですが、これだと名詞、固有名詞、人名という品詞が出力される。このシステムを使って人名の固有表現を取り出すことができる。
【００６８】
（ｃ）人手でルールを作る場合
三つ目の方法として、人手でルールを作って固有表現を取り出すという方法もある。
【００６９】
例えば、
名詞＋「さん」だと名詞は人名とする
名詞＋「首相」だと名詞は人名とする
名詞＋「町」だと名詞は地名とする
名詞＋「市」だと名詞は地名とする
などがある。
【００７０】
（ｄ）機械学習を利用する場合
四つ目の方法として、機械学習を利用した固有表現抽出の方法もある。これは、一部のコーパス（言語資源、例えば、新聞の電子データ）で固有表現をユーザがタグづけし、他のデータでそれら固有表現を自動抽出する技術である。
【００７１】
固有表現の抽出には、学習結果を利用して、入力データの所定の単位のデータについてその素性の場合になりやすい分類先を推定するものである。
【００７２】
例えば、固有表現の抽出に、サポートベクトルマシン法を用いる場合には、機械学習手段では、教師データから解となりうる分類先を特定し、その分類先を正例と負例に分割し、所定のカーネル関数を用いたサポートベクトルマシン法を実行する関数にしたがって素性の集合を次元とする空間上で正例と負例の間隔を最大にして正例と負例を超平面で分割する超平面を求め、その超平面を学習結果とし、その超平面を学習結果記憶手段に記憶する。そして、この学習結果記憶手段に記憶されている学習結果の超平面を利用して、入力データの素性の集合がこの超平面で分割された空間において正例側か負例側のどちらにあるかを特定し、その特定された結果に基づいて定まる分類先を、入力データの素性の集合の場合になりやすい分類先と推定する。
【００７３】
固有表現抽出処理とは、テキストデータから地名、人名、組織名、数値表現などの固有な表現を抽出する処理をいう。固有表現抽出処理において解析結果となる分類先は、例えば地名、人名、組織名、日付表現、時間表現、金額表現、割合表現などである。教師データには、これらの分類先それぞれに対応する分類ラベルが付与される。
【００７４】
教師データ作成のためのタグ登録手段は、ユーザが、入力装置を介して、以下のような固有表現抽出処理の分類先とそれに対応する分類タグを指定すると、ユーザが指定した分類先およびその分類タグ（開始タグと終了タグ）を入力してタグ記憶手段に記憶する。
【００７５】
＜PERSON＞＜/PERSON ＞：分類先＝人名、
＜LOCATION＞＜/LOCATION ＞：分類先＝地名、
＜ORGANIZATION＞＜/ORGANIZATION ＞：分類先＝組織名、
＜ARTIFACT＞＜/ARTIFACT ＞：分類先＝固有物名、
＜DATE＞＜/DATE ＞：分類先＝日付表現、
＜TIME＞＜/TIME ＞：分類先＝時間表現、
＜MONEY ＞＜/MONEY＞：分類先＝金額表現、
＜PERCENT ＞＜/PERCENT＞：分類先＝割合表現、…。
【００７６】
本例では、付与する分類ラベルを文字単位に付与した教師データを作成する。例えば、＜PERSON＞＜/PERSON ＞分類タグが対応する分類先「人名」の分類ラベルは、先頭文字を示す「B-」または先頭以外の文字を示す「I-」を付けて、「B-PERSON」、「I-PERSON」とする。また、分類先に該当しない文字に付与するラベルとして、「OTHER 」を登録する。
【００７７】
また、固有表現抽出処理の分類先として字種を用いる場合には、以下のような分類先および分類タグをタグ記憶手段に格納する。
【００７８】
＜KANJI ＞＜/KANJI＞：分類先＝漢字、
＜KATAKANA＞＜/KATAKANA ＞：分類先＝カタカナ、
＜ALPHABETIC＞＜/ALPHABETIC ＞：分類先＝英字、
＜NUMERIC ＞＜/NUMERIC＞：分類先＝数字。
【００７９】
そして、コーパス入力手段が、固有表現抽出処理の分類先が付与されていないテキストデータで構成されるコーパスを入力すると、タグ付与手段は、コーパスのテキストデータを表示しユーザにタグ付与操作を促すタグ付与画面を表示装置に表示する。
【００８０】
ユーザによって、分類先を付与したい箇所および付与する分類先が指定されたら、タグ付与手段は、タグ付与画面で指定された箇所に対応する文字列の前後に選択された分類タグを挿入する。
【００８１】
例えば、入力されたコーパスに、テキストデータ「…日本の首相は小泉さんです。小泉さんはいつも思いきったことをしています。…」が含まれていたとする。ユーザが、タグ付与画面の指定項目に表示されたテキストデータ上で、マウスドラッグ操作などにより、分類先を付与する単語「日本」を指定する。さらにマウスの右ボタンクリック操作を行って表示させた選択項目から、マウス左ボタンクリック操作などにより分類先「地名」を選択する。同様に、指定項目で単語「小泉」を指定し、選択項目から分類先「人名」を選択する。
【００８２】
タグ付与手段は、タグ付与画面で指定された箇所に対応するテキストデータ中の文字列の前後に、選択された分類タグを挿入する。分類タグが付与されたテキストデータは以下のようになる。
「…＜LOCATION＞日本＜/LOCATION ＞の首相は＜PERSON＞小泉＜/PERSON ＞さんです。小泉さんはいつも思いきったことをしています。…」
【００８３】
さらに、ユーザによって、指定項目で分類先を付与する作業を行い教師データとして使用する範囲が指定されると、タグ付与手段は、タグ付与画面で指定された範囲に対応するテキストデータの文字列の前後に範囲指定タグの開始タグおよび終了タグを付加する。例えば、ユーザが、マウスドラッグにより文「日本の首相は小泉さんです。」を範囲として指定したとする。タグ付与手段は、指定された範囲に対応するテキストデータの文字列の前後に範囲指定タグを挿入する。範囲指定タグが付与されたテキストデータは以下のようになる。
「…＜UC＞＜LOCATION＞日本＜/LOCATION ＞の首相は＜PERSON＞小泉＜/PERSON ＞さんです。＜/UC ＞小泉さんはいつも思いきったことをしています。…」
【００８４】
一方、ユーザが、分類先を付与した後、教師データとして使用する範囲を指定しなかった場合には、タグ付与手段は、指定項目で分類先が付与された箇所を含む所定の箇所をユーザが選択した範囲とみなし、その範囲の前後に範囲指定タグを付加する。例えば、タグ付与手段は、テキストデータ中の分類タグが付与された文字列に単語の前後に連なる所定の文字数や単語数などの範囲を、ユーザが選択した範囲とみなし、みなした範囲の前後に範囲指定タグを付加する。
【００８５】
そして、タグ付与手段は、テキストデータに分類タグおよび範囲指定タグを付加したテキストデータ（タグ付きコーパス）をコーパス記憶手段に記憶する。
【００８６】
その後、ユーザ範囲抽出手段は、コーパス記憶手段のタグ付きコーパスから、範囲指定タグの開始タグ＜UC＞と終了タグ＜/UC ＞とに囲まれた範囲のテキストデータ（ユーザ範囲データ）を抽出する。なお、ここではユーザがUCのタグを付ける説明をしたが、システム作成者がこのタグを付与することもでき、また、UCのタグを付けずに全データを教師データとして使用することも可能である。
【００８７】
そして、教師データ変換手段は、抽出されたテキストデータを所定の単位（ここでは文字単位とする）に分割し、抽出されたテキストデータから分類タグに囲まれた文字列を検出し、各単位（文字）のうち分類タグが付与されている文字に分類タグに対応する分類ラベルを付与し、分類タグが付与されていない文字に分類先がないことを示す分類ラベルを付与して、教師データとする。
【００８８】
例えば、教師データとして、範囲指定タグに囲まれたテキストデータ「＜UC＞＜LOCATION＞日本＜/LOCATION ＞の首相は＜PERSON＞小泉＜/PERSON ＞さんです。＜/UC ＞」が抽出されたとする。教師データ変換手段は、例えば、テキストデータの分類タグ＜PERSON＞と＜/PERSON ＞に囲まれた文字列「小、泉」の先頭文字「小」に、分類先「人名」の先頭を示す分類ラベル「B-PERSON」を、同じく次の文字「泉」に分類先「人名」の先頭以外を示す分類ラベル「I-PERSON」を付与する。また、テキストデータのうち分類タグに囲まれていない部分「の、首、相、は、さ、ん、で、す、。」について、各文字にユーザが指定した分類先に該当しない旨を示す分類ラベル「０」を付与する。
【００８９】
そして、素性抽出手段により、教師データに対して形態素解析処理を行い、所定の単位（例えば文字）ごとの素性を抽出し、素性の集合と分類ラベルとの組を生成する。
【００９０】
素性として、例えば、品詞情報（名詞、固有名詞、人名、姓、などの分類）、形態素における文字の位置情報（先頭、それ以外などの分類）、字種情報（漢字、カタカナ、英字、数字などの分類）、分類先などが抽出される。
【００９１】
言語解析処理は、機械学習手段では、素性の集合と分類ラベルの組を利用して、各単位（文字）について、その素性の集合の場合にどのような分類先になりやすいかを学習し、学習結果を学習結果記憶手段に記憶する。
【００９２】
機械学習手段は、例えば、各文字の素性と分類ラベルとの組において、文字「小」についての学習には、素性の集合を用いて行う。
【００９３】
ここで、機械学習法としては、多分類に対応できる拡張したサポートベクトルマシン法を用いる。
【００９４】
サポートベクトルマシン法は、空間を超平面で分割することにより２つの分類からなるデータを分類する手法である。このとき、２つの分類が正例と負例からなるものとすると、学習データにおける正例と負例の間隔（マージン）が大きいものほど、オープンデータで誤った分類をする可能性が低いと考えられ、このマージンを最大にする超平面を求め、求めた超平面を用いて分類を行う。
【００９５】
サポートベクトルマシン法の最大マージンは、ある空間で求める分離超平面と、分類超平面に平行かつ等距離にある超平面の距離（マージン）が最大になるような分離超平面を求める。
【００９６】
サポートベクトルマシン法では、通常、学習データにおいて、マージンの内部領域に小量の事例が含まれてもよいとする手法の拡張や、超平面の線形の部分を非線形にする拡張（カーネル関数の導入）がなされたものが用いられる。このような拡張された方法は、識別関数を用いて分類することと等価であり、その識別関数の出力値が正か負かによって、２つの分類を判別することができる。
【００９７】
なお、サポートベクトルマシンは、正例・負例の二値分類であるため、ワン・バーサス・レスト（One v.s. Rest ）法、ペア・ワイズ(Pair Wise )法などの手法を用いて二値分類を多値分類に拡張する。
【００９８】
ワン・バーサス・レスト（One v.s. Rest ）法では、例えば３つの分類先ａ、ｂ、ｃがある場合に、「ａとその他」、「ｂとその他」、「ｃとその他」という３つの組の二値分類器（ある分類先か、それ以外の分類先か）を用意し、それぞれをサポートベクトルマシンで学習する。そして、解である分類先を推定する場合には、３つのサポートベクトルマシンの学習結果を利用する。推定するべき入力データが、これらの３つのサポートベクトルマシンでは、どのように推定されるかをみて、３つのサポートベクトルマシンのうち、その他でない側（正例）に分類されかつサポートベクトルマシンの分離平面から最も離れた場合のものの分類先を、求める解とする。
【００９９】
ペア・ワイズ(Pair Wise )法では、ｋ個の分類先から任意の２つの分類先についての二値分類器をk Ｃ2 個用意して、分類先同士の総当たり戦を行い、このうち最も分類先として選ばれた回数が多い分類先を求める解とする。
【０１００】
機械学習の学習終了後、データ入力手段では、言語解析の対象のテキストデータを入力する。素性抽出手段では、教師データ作成処理と同様に、入力されたテキストデータ（入力データ）に対して形態素解析を行い、所定の単位（例えば文字）ごとの素性を抽出する。
【０１０１】
そして、解推定手段では、学習結果記憶手段に記憶された学習結果を利用して、入力データの所定の単位（文字）について、その素性の場合になりやすい分類ラベルを推定する。
【０１０２】
そして、タグ付与手段は、解と推定された分類ラベルに対応する分類タグを、入力データの該当する文字または文字列の前後に挿入する。
【０１０３】
解析結果表示処理手段では、分類タグが付加された入力データを、所定の表示規則に従った表示態様で表示装置に表示する。ここで、分類タグ＜PERSON＞＜/PERSON ＞で囲まれた文字列及び＜LOCATION＞＜/LOCATION ＞で囲まれた文字列を、特定の固有表現として抽出することができる。
【０１０４】
（４）：英語テキスト上での強調表示の説明
言語横断の考え方を用いることもできる。例えば、ユーザは、日本語で単語Ａを指定する。そうすると、英語テキスト上で、単語Ａと同一分野の単語を強調表示する。この方法は、次のものがある。
【０１０５】
（ａ）単語Ａを訳語辞書か、翻訳システムで英語に翻訳してから以下同様の処理（強調表示）をする方法。
【０１０６】
（ｂ）日本語の単語Ａから日本語の単語群Ｂを収集してから、単語群Ｂを訳語辞書か、翻訳システムで英語に翻訳してから以下同様の処理（強調表示）をする方法。
【０１０７】
（ｃ）日英の対訳文書Ｃから、日本語の単語Ａを含む文書群Ｄを取り出し、英語の文書群Ｄに偏って出現する英語単語を単語群Ｂとして、以下同様の処理（強調表示）をする方法。
【０１０８】
（５）：複数の単語を単語Ａとする場合の説明
（ａ）単語分類辞書に基づく方法
複数の単語を単語Ａとすることもある。その場合、単語分類辞書に基づく方法だと、単語Ａとなった複数の単語のうち、もっとも多く分類された分類をユーザの興味のある分類としてその分類に属する単語を単語Ｂとする。あるいは、単語分類辞書に基づく方法で、単語Ａとなった複数の単語の分類すべてをユーザの興味のある分類としてその分類に属する単語を単語Ｂとすることもできる。
【０１０９】
（ｂ）オートマティックフィードバックを利用する場合
オートマティックフィードバックを利用する方法だと、ある文書群Ｃから単語Ａとなった単語をより多く含む文書群Ｄを検索する。そして、文書群Ｄに偏って多く出現する単語を単語群Ｂとする。
【０１１０】
次に上記「単語Ａとなった単語をより多く含む文書群（記事群）Ｄを検索する。」場合の具体的な情報検索の説明をする。
【０１１１】
（単語群Ａをより多く含む文書群Ｄを検索する方法の説明）
情報検索の基礎知識として以下の式がある。ここで、Score(D)が大きいものを取る。
【０１１２】
(1) 基本的な方法 (TF・IDF 法) の説明
score(D) = Σ ( tf(w,D) * log(N/df(w)) ) 
w ∈W で加算
Ｗはユーザーが入力するキーワード（単語）の集合
tf(w,D)は文書Ｄでのｗの出現回数
df(w)は全文書でＷが出現した文書の数
Ｎは文書の総数
＊は積である。
score(D) が高い文書を検索結果として出力する。
【０１１３】
(2) Robertson らの Okapi weightingの説明
（文献）
村田真樹，馬青，内元清貴，小作浩美，内山将夫，井佐原均“位置情報と分野情報を用いた情報検索”自然言語処理（言語処理学会誌) 2000年 4月，7 巻，2 号, p.141 〜 p.160
の (1)式、が性能がよいことが知られている。これの式(1) のΣで積を取る前の tf 項とidf 項の積が Okapiのウェイティング法になって、この値を単語の重みに使う。
【０１１４】
Okapi の式なら
score(D) = Σ ( tf(w,D)/(tf(w,D) + length/delta) * log(N/df(w)) )
w ∈W で加算
lengthは記事Ｄの長さ、delta は記事の長さの平均、
記事の長さは、記事のバイト数、また、記事に含まれる単語数などを使う。
【０１１５】
さらに、以下の情報検索を行うこともできる。
（Okapi の参考文献）                                                               S. E. Robertson, S. Walker, S. Jones, M. M. Hancock-Beaulieu, and   M. Gatford  Okapi at TREC-3, TREC-3, 1994
【０１１６】
（SMART の参考文献）
Amit Singhal  AT&T at TREC-6, TREC-6, 1997 
より高度な情報検索の方法として、tf・idf を使うだけの式でなく、これらの Okapiや SMARTの式を用いてもよい。
【０１１７】
これらの方法では、tf・idf だけでなく、記事の長さなども利用して、より高精度な情報検索を行うことができる。
【０１１８】
今回の、単語群Ａをより多く含む記事の抽出方法では、さらに、Rocchio's formula を使うことができる。
【０１１９】
（文献）
"J. J. Rocchio", "Relevance feedback in information retrieval","The SMART retrieval System",  "Edited by G. Salton", "Prentice Hall, Inc.","page 313-323", 1971
この方法は、log(N/df(w))のかわりに、
｛E(t) + k＿af * (RatioC(t) - RatioD(t))｝ *log(N/df(w))
を使う。
【０１２０】
E(t) = 1 (元の検索にあったキーワード) 
= 0 (それ以外) 
RatioC(t) は記事群Ｂでのt の出現率
RatioD(t) は記事群Ｃでのt の出現率
log(N/df(w))を上式でおきかえた式でscore(D)を求めて、その値が大きいものほど、単語群Ａをより多く含む記事として取り出すものである。
【０１２１】
score(D)のΣの加算の際に足す単語ｗの集合Ｗは、元のキーワードと、単語群Ａの両方とする。ただし、元のキーワードと、単語群Ａは重ならないようにする。
【０１２２】
また、他の方法として、score(D)のΣの加算の際に足す。単語ｗの集合Ｗは、単語群Ａのみとする。ただし、元のキーワードと、単語群Ａは重ならないようにする。
【０１２３】
ここでは roccio の式で複雑な方法をとったが、単純に、単語群Ａの単語の出現回数の和が大きいものほど、単語群Ａをより多く含む記事として取り出すようにしてもよいし、また、単語群Ａの出現の異なりの大きいものほど、単語群Ａをより多く含む記事として取り出すようにしてもよい。
【０１２４】
（６）：ユーザが単語Ａを入力しない場合の説明
単語Ａは、ユーザが入力したものでなく、文書のタイトルにあった単語を単語Ａとして以下同様の処理をすることもできる。また、ユーザが過去に読む又は書いた文書を蓄積しておき、その文書にあった単語を単語Ａとすることもでき、また、その文書にあった単語のうち、頻度の大きいものを単語Ａとして、前記（５）の複数の単語を単語Ａとする場合の方法で同様の処理をすることもできる。
【０１２５】
また、ユーザの興味の度合いの大きさに基づいて色分けして強調表示することもできる。
【０１２６】
（ユーザの興味の度合の説明）
ユーザの興味の度合いは、オートマティックフィードバックを利用する場合は、ある文書群Ｃから単語Ａを含む文書群Ｄを検索する。そして、文書群Ｄに偏って多く出現する単語を単語群Ｂとする。この方法だと、文書群Ｄに偏って多く出現する度合い（頻度）が大きいほど、ユーザの興味の度合いが大きいとするものである。この場合、出現頻度により強調表示を変更してもよい（例えば、頻度が大きいもののみ強調、または、頻度の大きさに応じて強調表示の仕方をかえる）。
【０１２７】
また、単語分類辞書を利用する場合は、各分類同士の類似度をあらかじめ定義しておき、単語Ａの分類との類似度が大きい分類にあった単語Ｂほど、ユーザの興味の度合いが大きいとする。
【０１２８】
なお、ユーザの興味のある単語を文書中で強調表示するだけでなく、その単語をリスト上に表形式で表示することもできる。このとき、ユーザの興味の度合いの値とともに表示してもよいし、ユーザの興味の度合いの順に表形式で表示してもよい。
【０１２９】
（７）：電子的映像を出せる眼鏡を用いる場合の説明
ユーザが電子的映像を出せる眼鏡（眼鏡型ディスプレ−）をかけ、強調表示部からの興味に基づいた単語を、実世界において眼鏡ごしで強調してみることができる。この場合、眼鏡には、ユーザが見ている方向の文字（文書）を認識できる文字認識手段（視線方向の文字認識装置）を備える。これにより、ユーザが見ている文字（文書）の中でユーザの興味のある単語を強調することができる。
【０１３０】
例えば、ユーザが見ている方向の道路に表示されている看板や指示（案内）ポスター等の文字を認識して、実際の看板や指示ポスターの文字を眼鏡ごしで強調して見ることができる。
【０１３１】
（８）：具体的な強調表示の説明
単語Ａをユーザが入力する部分（入力部）があり、また、入力した単語Ａを文書とは別の近接した箇所に表示することができる。図３は具体的強調表示の説明図である。図３において、表示画面には、興味単語強調ツールバーの入力欄と今日のニュースの項目表示欄（強調表示欄）がある。
【０１３２】
図３の例では、ユーザが将棋に興味があるとして、ツールバーにおいて、「将棋」と入力する。将棋と関連の深い単語がウェブブラウザの表示において強調表示される。図３の例だと、「羽生」「王位」「王将」という語が将棋と関連の深い単語として認識され、それが強調表示されている。例えば、ウェブブラウザなどでニュース記事を読んでいるときも、ユーザの興味のある記事の項目を、上述のように強調表示することで、そこにユーザの興味のあることが書いてあることを知らせることができる。ユーザはその記事を見逃さずに読むことができ、便利である。
【０１３３】
なお、前記の説明において、値が大きいものほど取り出すなどについては、値が閾値以上のものを取り出す、値が大きいものを所定の値の個数以上のものを大きい順に取り出す、取り出されたものの値の最大値に対して所定の割合をかけた値を求め、その求めた値以上の値を持つものを取り出す、と表現することもできる。更に、これら閾値、所定の値を、あらかじめ定めることも、適宜ユーザが値を変更、設定できることも可能な形で、実行してもよい。
【０１３４】
（９）：文書バーを用いる場合の説明
長い文書等で文書全体を表示することが困難な場合がある。その場合は、文書を詳細には表示せずに、ユーザの興味のある単語の含まれる割合を表示するという方法が考えられる。例えば、文書のタイトルのみ表示し、その横にバーを設け、文書にどのくらい、強調表示するユーザの興味のある単語があったかを表す（表示する）バーを表示する。この割合の算出方法として、一つの文書の内のユーザの興味のある単語数を計算して文書全体の単語数から、ユーザの興味のある単語の割合を求めるようにする。なお、ユーザの興味のある単語が複数ある場合、ユーザの興味のある単語毎にその割合を表示することもできる。
【０１３５】
例えば、「日本の経済構造」というタイトルの文書の場合、次のようになる。
日本の経済構造  バー表示
このバーには、強調された単語の個数の割合がわかるように表示される。
【０１３６】
図４はバー表示の説明図である。図４において、左の「日本の経済構造」は、文書のタイトルであり、例えば、バー表示で文書において、強調表示される単語の割合を示している。このバー表示では、文書中ににユーザの興味のある単語がどの程度あるかがすぐにわかる。特に、複数の文書がある場合、どの文書に興味があるかが容易にわかる。
【０１３７】
このように、図４では、文書においてユーザの興味のある単語が含まれる割合をバーで表示していが、バーでなく単に数値（％等）で表示するや円グラフ等の他の表示で行うこともできる。
【０１３８】
（１０）：プログラムインストールの説明
入力部（入力手段）１、単語群Ｂ特定部（単語群特定手段）２、強調表示部（強調表示手段）３、単語群が含まれる割合を表示する表示手段等は、プログラムで構成でき、主制御部（ＣＰＵ）が実行するものであり、主記憶に格納されているものである。このプログラムは、一般的な、コンピュータ（情報処理装置）で処理されるものである。このコンピュータは、主制御部、主記憶、ファイル装置、表示装置、キーボード等の入力手段である入力装置などのハードウェアで構成されている。
【０１３９】
このコンピュータに、本発明のプログラムをインストールする。このインストールは、フロッピィ、光磁気ディスク等の可搬型の記録（記憶）媒体に、これらのプログラムを記憶させておき、コンピュータが備えている記録媒体に対して、アクセスするためのドライブ装置を介して、或いは、ＬＡＮ等のネットワークを介して、コンピュータに設けられたファイル装置にインストールされる。そして、このファイル装置から処理に必要なプログラムステップを主記憶に読み出し、主制御部が実行するものである。
【図面の簡単な説明】
【０１４０】
【図１】本発明の強調表示装置の説明図である。
【図２】本発明の強調表示処理フローチャートである。
【図３】本発明の具体的強調表示の説明図である。
【図４】本発明のバー表示の説明図である。
【符号の説明】
【０１４１】
１  入力部（入力手段）
２  単語群Ｂ特定部（単語群特定手段）
３  強調表示部（強調表示手段）
４  データベース（格納手段）
【図１】
2007323238.tif 000003
【図２】
2007323238.tif 000004
【図３】
2007323238.tif 000005
【図４】
2007323238.tif 000006